Implications of addiction diagnosis and addiction beliefs for public stigma: A cross‐national experimental study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Stigmatisation of alcohol and other drug (AOD) use disorders poses a significant barrier to treatment access. A review by the World Health Organization concluded that addictive disorders were the most stigmatised health condition. Few studies have examined whether different etiological models of addiction (MOA) have implications for public stigma toward AOD disorders. The current study examined whether beliefs representative of five MOA predict public stigma levels and whether stigma differs for AOD use disorders relative to other health conditions. METHODS: Survey data were collected from Canada, the USA and Australia using an online data collection platform. Participants were randomised to one of four vignette manipulations describing an individual with an alcohol use disorder and/or other disorder. Participants' stigma toward the vignette character and beliefs related to five MOA (disease, moral, psychological, sociological, nature) were measured. RESULTS: Stigma ratings were significantly higher in the alcohol use disorder condition compared to other conditions. Two MOA accounted for significant variance in stigma ratings, where greater beliefs in the nature and psychological MOA predicted significantly lower levels of stigma toward alcohol use disorder. Contrary to predictions, beliefs in the disease MOA did not relate to lower stigma. Lastly, beliefs in the moral MOA partly accounted for geographical region differences (the USA vs. Canada) in public stigma. DISCUSSION AND CONCLUSIONS: The current study provides further experimental support that AOD disorders are more stigmatised than others. Additionally, the findings suggest that MOA may relate differentially to perceived stigma, and that regional variability in such beliefs exists.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».